Курс по програмиране (Машинно обучение и анализ на данни в Python), 9 клас - курс 31 250 RUB. от Foxford, обучение, Дата: 4 декември 2023 г.
разни / / December 04, 2023
Кой ще се възползва от курса?
Курсът ще бъде полезен за тези, които вече са изучавали основите на програмирането и искат да разширят своята област на познание, да се потопят в Data Science и да разберат какво представляват невронните мрежи и изкуственият интелект.
Какви знания предоставя курсът?
Уверени познания по Python и основните библиотеки за DS, способност за работа с алгоритми за машинно обучение за проблеми с класификация и регресия, практически опит в участие в състезания по тази тема.
Как протича обучението
Под ръководството на учител децата ще участват в реални състезания по машинно обучение за възрастни. Курсът ще включва онлайн срещи с представители на ИТ индустрията.
Училищна атестация
Всеки урок е със сюжет и интерактивни задачи.
Ние знаем как да подходим към децата
Наличен в запис
Съответствие
Ще получите основни познания по темата
Нашите учители са участници в състезания, автори на методически разработки
Те знаят как да заинтересуват всяко дете, като вземат предвид възрастовите характеристики. Всеки урок е едно вълнуващо пътешествие в света на знанието!
Нека да разгледаме основните теми на програмата
Детето няма да трябва да учи материала самостоятелно и да го тъпче, без да разбира. Учителят ще обясни дори сложни теми на прост език, а презентациите и интерактивните задачи ще повишат интереса към предмета.
Нека консолидираме знанията на практика
След всеки урок малка домашна задача, която ще ви помогне да упражните преминатия материал и да упражните преди теста.
Проверяваме ръчно пробите и домашните
Ние не оставяме писмените задачи за самопроверка - това се прави от експерти на OGE.
Проверяваме „реално“, като на изпит, и в резултат получавате подробна обратна връзка. Всичко това е в името на бързината на подготовка и вашите резултати.Вашият личен куратор ще отговори на вашите въпроси в рамките на два часа, 24/7
Кураторите разбират програмата и предмета, така че могат лесно да отговорят на вашите въпроси относно курса и домашните - по всяко време
Те знаят добре колко трудно може да бъде да се подготвите и да разберете тревогите си.
Най-важната задача на преподавателя е да ви помогне да се справите със стреса и страха преди изпити
Основи на Python (преглед, бърз преглед)
- Основни контролни конструкции на Python
- Функции
- Списъци
- Обектно-ориентирано програмиране
Въведение в библиотеките за наука за данни
- Нумпи
- Matplotlib
-Случаен
- Пандите
- Seaborn
- Склиърн
Въведение в машинното обучение
- Основи на линейната алгебра. scipy библиотека. Функции на загуба
- Алгоритми за линейна регресия и класификация
- Създаване на модели: преквалификация, регулация, избор на хиперпараметри, качествени показатели
- Случайни дървета
- Композиции от алгоритми: пакетиране и произволна гора
- Състезания по kaggle
- Неконтролирано обучение: групиране, намаляване на размерността
Анализ на данни на практика
- Доверителни интервали, проверка на хипотези
- A/B - тестване
- Статистически критерии
- Търсене на модели и зависимости в данните
- Прогнозиране на времеви редове
- Състезания по kaggle
Дълбоко обучение
- Въведение в невронните мрежи. DL и AI задачи
- Конструиране на многослоен персептрон
- Производна и градиент. Методи за градиентно спускане
- Настройка на невронни мрежи: избор на хиперпараметри, softmax, разделяне на партиди
- Въведение в рамката на pytorch
- Основи на конволюционните невронни мрежи
- CNN архитектури. Трансферно обучение
- Задачи за компютърно зрение: сегментиране и откриване на изображения
- Избрани НЛП задачи. Състезания по kaggle
- Генериране на изкуствени данни с помощта на GAN
- Пътят на специалиста по данни